“Il tuo cervello ha più di 100 miliardi di cellule; ciascuna connessa con almeno altre 20.000 cellule. Le combinazioni possibili sono più grandi del numero di molecole dell’universo conosciuto.”
— Brian Tracy
Una scoperta rivoluzionaria sta facendo luce sul mistero della memoria e potrebbe aprire nuove prospettive nel campo della neurobiologia. Si tratta di una forma di memoria ad alta efficienza energetica che si attiva durante il sonno, e il suo ruolo chiave sembra essere svolto dalla corteccia entorinale. Tuttavia, la malattia di Alzheimer potrebbe compromettere questo processo, portando alla perdita di memoria. Uno studio innovativo condotto dall’Università della California a Los Angeles ha utilizzato un approccio matematico rivoluzionario per esaminare in dettaglio questa forma di memoria. Le implicazioni di questa scoperta sono molteplici: oltre a comprendere meglio il funzionamento della memoria, potremmo anche beneficiare di una doppia capacità di memoria e ridurre i costi energetici associati al suo mantenimento.
L’importanza della corteccia entorinale nella formazione dei ricordi
La corteccia entorinale, una regione del cervello coinvolta nella formazione dei ricordi, riveste un ruolo fondamentale nel processo di memorizzazione. Questa struttura è responsabile della trasmissione delle informazioni tra l’ippocampo e altre parti del cervello coinvolte nella memoria a lungo termine. Attraverso il suo intricato sistema di connessioni neurali, la corteccia entorinale permette di codificare, elaborare e recuperare i ricordi in modo efficiente ed efficace. Gli studi hanno dimostrato che eventuali danni o disfunzioni a questa regione possono compromettere seriamente la capacità di memorizzazione. Comprendere l’importanza della corteccia entorinale nella formazione dei ricordi è cruciale per sviluppare nuove terapie e strategie di prevenzione per disturbi della memoria come la malattia di Alzheimer. La ricerca continua in questo campo potrebbe portare a importanti scoperte che potrebbero migliorare la qualità della vita delle persone affette da problemi di memoria e fornire nuove prospettive per il trattamento di tali disturbi neurodegenerativi.
a Il modello è costituito da due reti, ciascuna caratterizzata dall'attività media delle popolazioni eccitatorie (triangolo) e inibitorie (cerchio), con la sola eccitazione che mostra un adattamento dipendente dall'attività (quadrato). La rete afferente (grigia) fornisce input eccitatori (riquadro rosso: WEXT) alla rete efferente (blu), ma non viceversa. Tutti i parametri interni sono identici tra le due reti, tranne l'eccitazione ricorrente (riquadro verde: WINT). b Ogni rete è descritta da un paesaggio di energia potenziale con due minimi locali, corrispondenti agli stati Up e Down. Le variazioni del livello di adattamento dipendenti dall'attività influenzano la stabilità di ciascun minimo, creando l'oscillazione dello stato Up-Down (UDS). c Modulando WINT e WEXT, il modello introduce desincronizzazioni transitorie tra le due reti. Esistono quattro regimi distinti ((d-g) nei quattro angoli del grafico): d Con WINT elevato e WEXT basso, il modello può riprodurre UDS sincronizzati nelle due reti (afferente in grigio, efferente in blu), senza SPA né SPI. Le stesse barre di scala per l'ampiezza (in z-score) e il tempo (1 s) sono utilizzate per (d-f). e L'aumento di WINT efferente aumenta la stabilità dell'attrattore efferente dello stato Up e porta all'attività persistente spontanea (SPA, riquadro verde), quando la rete efferente si "blocca" o persiste nello stato Up anche quando l'afferente effettua una transizione allo stato Down. I contorni verdi in (c) mostrano i tassi di SPA mediati nel tempo nelle simulazioni dello spazio dei parametri. f Al contrario, la diminuzione di WEXT diminuisce la dimensione della corrente afferente destabilizzante e porta all'inattività spontanea persistente (SPI, riquadro rosso), quando la rete efferente persiste nello stato Down mentre l'afferente effettua una transizione allo stato Up. I contorni rossi in (c) mostrano i tassi di SPI. g Con WEXT più basso e WINT più alto, la stessa rete può presentare SPA e SPI in tempi diversi. Le posizioni di ciascun esempio nel piano dei parametri 2D sono mostrate in (c). In tutte le figure di questo testo, i colori verde e rosso indicano i dati/parametri relativi a SPA e SPI, rispettivamente.
Il ruolo della malattia di Alzheimer nella compromissione della memoria
Il ruolo della malattia di Alzheimer nella compromissione della memoria è un argomento di grande importanza e interesse nella ricerca scientifica. La malattia di Alzheimer è una patologia neurodegenerativa che colpisce principalmente gli anziani, compromettendo progressivamente le funzioni cognitive, tra cui la memoria. Questa condizione è caratterizzata dalla formazione di placche amiloidi e grovigli neurofibrillari nel cervello, che danneggiano le cellule nervose e interferiscono con la trasmissione dei segnali neurali necessari per la formazione dei ricordi. Gli individui affetti da Alzheimer possono sperimentare difficoltà nel ricordare eventi recenti o passati, nella memorizzazione di nuove informazioni e nella capacità di apprendimento. Comprendere il ruolo specifico della malattia di Alzheimer nel deterioramento della memoria è fondamentale per sviluppare strategie diagnostiche e terapeutiche più efficaci per contrastare questa condizione debilitante.
Uno studio innovativo dell’Università della California a Los Angeles
Uno studio innovativo dell’Università della California a Los Angeles ha portato alla scoperta di una memoria ad alta efficienza energetica che si attiva durante il sonno. I ricercatori hanno focalizzato la loro attenzione sulla corteccia entorinale, un’area del cervello coinvolta nella formazione dei ricordi. Utilizzando un approccio rivoluzionario chiamato microscopio matematico, gli scienziati sono stati in grado di osservare i processi biologici legati alla memoria in modo più dettagliato e preciso. Questo nuovo metodo ha permesso loro di identificare un meccanismo che consente al cervello di ottimizzare l’efficienza energetica durante il sonno, consentendo così una maggiore capacità di conservazione dei ricordi. Questa scoperta potrebbe avere importanti implicazioni nella comprensione delle malattie neurodegenerative come l’Alzheimer, in cui la memoria è compromessa. Inoltre, questa ricerca potrebbe anche portare a sviluppi tecnologici per migliorare la memoria umana e ridurre i costi energetici del cervello.
a Nel modello, gli SPA efferenti (blu) coprono una gamma continua di durate, ma sono quantizzati (riquadri verdi, 1, 2, 3) nelle unità dei cicli UDS afferenti (grigio). b Utilizzando UDS simulati, tutti gli stati Up efferenti sono stati allineati alla transizione Down-Up efferente e ordinati con durata crescente. Ogni riga rappresenta una singola transizione efferente Down-Up. c Una seconda matrice è stata costruita usando gli stessi punti temporali, ma utilizzando l'attività della rete afferente. Gli esempi (1-3) in (a) corrispondono ai numeri di riga in (b/c). La SPA efferente può durare 8 s, con diversi cicli di UDS afferenti. L'asse dello stesso colore mostra l'ampiezza (in z-score) per tutti i pannelli. d I dati in vivo di un neurone MECIII, abbinati alla simulazione utilizzata in (a-c), convalidano il modello mostrando stati Up MECIII efferenti (blu) che durano multipli interi (i-iii) dei cicli UDS LFP neocorticali afferenti (grigio). e Simile a (a-d), ma per SPI, mostrando che la durata degli stati Down efferenti mostra un intervallo continuo, ma è quantizzata (riquadri rossi) nelle unità dei cicli UDS afferenti, nel modello e (f) in vivo. g Con il tempo misurato in unità di cicli UDS afferenti variabili, il modello (inset) prevedeva che la distribuzione della durata degli stati Up e Down fosse multimodale, con picchi ai mezzi interi (che riflettono le transizioni di stato dopo uno stato Up/Down). I dati in vivo combinati da tutti gli esperimenti hanno mostrato la multimodalità e la quantizzazione previste quando le durate degli stati Up/Down dell'ECIII sono state misurate rispetto alle lunghezze variabili dei cicli UDS neocorticali. La previsione del modello e i dati in vivo corrispondono a una variazione di oltre tre ordini di grandezza delle probabilità di SPA e SPI.
Il microscopio matematico: un approccio rivoluzionario alla biologia
Il microscopio matematico: un approccio rivoluzionario alla biologia. Negli ultimi anni, la biologia ha fatto grandi progressi grazie all’uso di strumenti e tecniche sempre più avanzati. Uno di questi strumenti è il microscopio matematico, che sta rivoluzionando il modo in cui studiamo gli organismi viventi. Questo strumento innovativo combina la potenza della matematica con l’immagine ad alta risoluzione per ottenere informazioni dettagliate sulla struttura e la funzione dei sistemi biologici. Il microscopio matematico consente di visualizzare in modo preciso e dettagliato le interazioni tra le molecole all’interno delle cellule, permettendo agli scienziati di comprendere meglio i meccanismi biologici fondamentali. Grazie a questa nuova tecnologia, gli studiosi sono in grado di fare scoperte sorprendenti nel campo della biologia, aprendo nuove vie di ricerca e contribuendo a una maggiore comprensione della vita stessa.
Le implicazioni della scoperta: doppia capacità di memoria e riduzione dei costi energetici
La recente scoperta riguardante la memoria ad alta efficienza energetica che si attiva durante il sonno ha importanti implicazioni nel campo della neurobiologia. Uno degli aspetti più rivoluzionari è la possibilità di una doppia capacità di memoria, in cui le informazioni vengono memorizzate sia nella corteccia entorinale che nell’ippocampo. Questo meccanismo permette al cervello di immagazzinare e recuperare i ricordi in modo più efficiente. Inoltre, questa nuova comprensione del processo di formazione dei ricordi potrebbe portare a nuovi approcci per contrastare la compromissione della memoria causata dalla malattia di Alzheimer. Un altro importante vantaggio di questa scoperta è la riduzione dei costi energetici associati alla formazione dei ricordi, poiché si è dimostrato che il cervello consuma meno energia durante il sonno rispetto allo stato di veglia. Questo potrebbe avere implicazioni significative per lo sviluppo di nuove terapie e trattamenti per le malattie neurodegenerative e potenzialmente anche per l’ottimizzazione delle prestazioni cognitive negli individui sani.
a La quantizzazione di SPA e SPI è evidente all'interno di un singolo esperimento e della corrispondente simulazione (inset). La probabilità diminuisce esponenzialmente con la durata della quantizzazione di SPA e SPI, riflettendo un processo discreto di Bernoulli. b Per trovare l'esatta dipendenza dalla storia, si può immaginare la risposta efferente all'UDS afferente come una sequenza di lanci di monete, poiché SPA e SPI sono eventi binari "tutto o niente". Le transizioni di stato nella rete afferente destabilizzano la rete efferente, che o persiste nel suo stato attuale, dando luogo a SPA o SPI (testa, probabilità p), o effettua una transizione corrispondente (croce, probabilità 1-p). La probabilità che un dato stato efferente duri un solo ciclo UDS afferente è 1-p1 (la prima modalità in (a)), mentre la probabilità che duri tra 1 e 2 cicli è p1(1-p2) (la seconda modalità in a), dove il pedice denota la 1°/2° transizione. A differenza di un processo senza memoria (cioè, p1 = p2) o dipendente dallo stato cerebrale (cioè, p1 < p2), il modello (inset) prevede che la probabilità di SPA o SPI diminuisca se condizionata al fatto che SPA o SPI si siano verificati in precedenza (cioè, p1 > p2, p < 10-16). Ciò è stato confermato nei dati in vivo (principale, p < 10-7) e riflette la memoria a lungo termine dell'adattamento nella rete efferente. Per evidenziare le differenze significative, è stato utilizzato il test di Wilcoxon.
Choudhary, K., Berberich, S., Hahn, T.T.G. et al. Spontaneous persistent activity and inactivity in vivo reveals differential cortico-entorhinal functional connectivity. Nat Commun 15, 3542 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-47617-6
In conclusione…
Questa scoperta rivoluzionaria sull’efficienza energetica della memoria durante il sonno apre la strada a nuovi orizzonti nella comprensione del funzionamento del cervello umano. L’importanza della corteccia entorinale nella formazione dei ricordi, il ruolo della malattia di Alzheimer nella compromissione della memoria e lo studio innovativo condotto dall’Università della California a Los Angeles sono solo alcune delle tappe di questo affascinante percorso di ricerca. Il microscopio matematico, con il suo approccio rivoluzionario alla biologia, ha consentito di fare progressi significativi in questo campo. Le implicazioni di questa scoperta sono immense, sia dal punto di vista scientifico che pratico. La possibilità di una doppia capacità di memoria e la riduzione dei costi energetici potrebbero portare a nuovi sviluppi nel trattamento delle malattie neurodegenerative e nell’ottimizzazione delle prestazioni cognitive. Tuttavia, resta ancora molto da scoprire e comprendere su questo meccanismo di memoria ad alta efficienza energetica durante il sonno. Quale sarà il prossimo passo in questa ricerca?
